基于流形学习的电网客服中心实时数据自动监测方法

摘要

针对电网客服中心的网络安全问题，研究搭建了实时数据自动监测模型。首先，引入类内距离最小与类间距离最大的思想来对局部保持投影算法进行改进，用于检测异常数据。然后利用模糊规则和层次分析法来对电网实时数据自动监测进行优化。结果表明，改进局部保持投影算法的运行时间与传统局部保持投影算法相差不大。改进局部保持投影算法的检测准确率更高，为99.43%。基于层次分析的实时数据监测算法的监测准确率始终最高，在数据样本集为500时，准确率为99.84%,召回率为99.62%。实验结果证明了所提实时数据自动监测模型的异常数据检测和实时数据监测性能较好，有助于提高电网的安全性和稳定性。

关键词

流形学习 / 数据自动监测 / 电网客服 / 层次分析法 / 局部保持投影